Kurz gesagt: Eine gute Multiple-Choice-Frage hat einen klaren Fragestamm, genau eine eindeutig richtige Antwort und Distraktoren, die typische Denkfehler abbilden. Drei Antwortoptionen reichen meist. KI liefert in Minuten brauchbare Entwürfe; ob eine Frage fachlich stimmt und zum Lernziel passt, prüfen weiterhin Sie.
Warum viele Multiple-Choice-Fragen weniger messen, als sie sollen
Multiple-Choice-Fragen wirken schnell geschrieben, doch die eigentliche Arbeit steckt in den falschen Antworten. Eine Auswertung von 514 Prüfungsfragen mit je vier Optionen aus einem Pflegestudium in Hongkong ergab: Nur 52 Prozent der Distraktoren funktionierten, wurden also von mindestens fünf Prozent der Prüflinge gewählt, und zwar eher von schwächeren. Zehn Prozent wählte niemand, und nur 13,8 Prozent der Fragen hatten drei funktionierende Distraktoren (Tarrant u. a., 2009). Eine falsche Antwort, die niemand ernsthaft erwägt, macht aus vier Optionen faktisch drei oder zwei, und Raten wird leichter.
Regeln für den Fragestamm
Ein Lernziel, eine Frage: Legen Sie zuerst fest, was die Frage prüfen soll. Jede Frage prüft genau einen Gedanken.
Die Frage steckt im Stamm: Wer den Stamm liest, sollte die Antwort formulieren können, ohne die Optionen zu sehen. Der Kontext gehört deshalb in den Stamm, nicht in die Antworten.
Positiv formulieren: Verneinungen wie „Welche Aussage trifft nicht zu?“ führen zu Lesefehlern. Ist eine Verneinung unvermeidbar, heben Sie sie hervor, zum Beispiel fett (Universität Hamburg).
Keine Fangfragen: Geprüft wird der Inhalt, nicht die Fähigkeit, verschachtelte Formulierungen zu entschlüsseln.
Regeln für Antwortoptionen und Distraktoren
Distraktoren aus echten Fehlern: Gute falsche Antworten entstehen aus typischen Fehlvorstellungen, etwa aus häufigen Fehlern in früheren Prüfungen oder aus Rückfragen im Kurs.
Gleiche Länge und Form: Ist die richtige Antwort die längste oder die einzige im Fachjargon, verrät sie sich.
Keine absoluten Wörter: „Immer“ und „nie“ machen eine Option meist falsch und laden zum Raten ein.
Kein „alle genannten“ oder „keine der genannten“: Solche Optionen sind oft Lückenfüller und lassen sich mit Teilwissen erschließen (Wegweiser für gute Multiple-Choice-Fragen).
Position wechseln: Die richtige Antwort sollte nicht immer an derselben Stelle stehen.
Eine Übersicht über 27 Lehrbücher und 27 Studien fasst solche Regeln in 31 Empfehlungen zusammen; die Regeln oben finden sich alle darin (Haladyna, Downing und Rodriguez, 2002).
Wie viele Antwortoptionen?
Drei Optionen, also eine richtige Antwort und zwei Distraktoren, reichen in den meisten Fällen. Eine Metaanalyse über 80 Jahre Forschung kommt zu dem Schluss, dass drei Optionen optimal sind: In derselben Prüfungszeit passen mehr Fragen, ohne dass die Aussagekraft der Ergebnisse leidet (Rodriguez, 2005). Ein vierter oder fünfter Distraktor lohnt sich nur, wenn er wirklich plausibel ist. Gibt eine Prüfungsordnung ein festes Format vor, gilt dieses.
Vorher und nachher: ein Beispiel
Eine schwache Frage zum Thema Datenbanken:
„Welche Aussage über Primärschlüssel ist nicht falsch? (a) Ein Primärschlüssel darf doppelt vorkommen. (b) Ein Primärschlüssel identifiziert jeden Datensatz einer Tabelle eindeutig und darf deshalb weder doppelt vorkommen noch leer sein. (c) Alle genannten. (d) Keine der genannten.“
Die doppelte Verneinung verwirrt, die richtige Antwort ist auffällig lang, und (c) und (d) sind Lückenfüller. Besser:
„Eine Kundentabelle enthält die Felder Kundennummer, E-Mail-Adresse und Nachname. Welches Feld eignet sich am besten als Primärschlüssel? (a) Kundennummer (b) E-Mail-Adresse (c) Nachname“
Der Stamm enthält die Situation, die Optionen sind kurz und gleich gebaut, und die E-Mail-Adresse ist ein Distraktor aus einem typischen Denkfehler: Sie wirkt eindeutig, ist aber weder dauerhaft noch sicher einmalig. Wer die Frage beantwortet, muss das Konzept anwenden, statt eine Definition wiederzuerkennen.
Feedback zu jeder Antwort
Eine Frage lehrt erst durch ihr Feedback. Erklären Sie zu jedem Distraktor, warum er nicht passt, und zur richtigen Antwort, warum sie stimmt. Im Beispiel: E-Mail-Adressen ändern sich und werden manchmal von mehreren Personen genutzt, Nachnamen kommen mehrfach vor, die Kundennummer wird genau dafür vergeben. Ein bloßes „richtig“ oder „falsch“ verleitet dagegen zum Durchklicken.
Was KI beim Erstellen leistet
In einer Studie erstellte ChatGPT 50 Prüfungsfragen für die Medizin in gut 20 Minuten; zwei Hochschullehrende brauchten für ihre 50 Fragen zusammen rund 211 Minuten. Fünf unabhängige Gutachterinnen und Gutachter fanden in der Gesamtbewertung keinen signifikanten Unterschied. Bei der Relevanz schnitten die KI-Fragen etwas schlechter ab, und ihre Qualität schwankte stärker (Cheung u. a., 2023). KI eignet sich also für Entwürfe, nicht für ungeprüfte Prüfungen. Damit die Entwürfe taugen:
Quelle vorgeben: Lassen Sie Fragen aus Ihren Unterlagen erstellen, nicht aus dem Allgemeinwissen des Modells. Das senkt das Risiko erfundener Fakten.
Fokus nennen: Beschreiben Sie, welches Lernziel oder welcher Teilaspekt geprüft werden soll.
Jede Frage prüfen: Stimmt die richtige Antwort, ist sie die einzige, und sind die Distraktoren plausibel?
Niveau kontrollieren: Verlangt das Lernziel Anwendung, sollte die Frage nicht nur nach einer Definition fragen.
So entstehen Multiple-Choice-Fragen in Tarsus
In Tarsus lassen sich Fragen direkt in einem Nugget erzeugen. Kursverantwortliche wählen, ob die Fragen aus der aktuellen Karte, dem ganzen Nugget oder einem eingegebenen Text entstehen, ob es Single-Choice-, Wahr-Falsch- oder offene Fragen sein sollen, und können einen Schwerpunkt vorgeben, etwa „Aufbau von Datenbanken“. Tarsus schlägt daraufhin Fragen samt richtiger Antwort vor und zeigt zu jeder die Taxonomiestufe und die Wissensdimension. Ausgewählte Fragen werden zu Karten, die sich anschließend bearbeiten lassen; auf Wunsch zeigt Tarsus auch, welches Lernziel eine Frage prüft.
Vorhandene Fragenkataloge, etwa aus einem anderen LMS, lassen sich als CSV- oder Excel-Datei importieren: Jede Zeile enthält die Frage, die Antwortoptionen und in der letzten Spalte die richtigen Antworten. Aus jeder Zeile wird eine Karte. Zusammen mit einem Zeitlimit für das Nugget entsteht so eine Prüfungssimulation.
Häufige Fragen
Wie viele Antwortmöglichkeiten sollte eine Multiple-Choice-Frage haben?
Meist reichen drei: eine richtige Antwort und zwei plausible Distraktoren. Mehr Optionen lohnen sich nur, wenn jede davon ernsthaft gewählt wird.
Was ist der Unterschied zwischen Single Choice und Multiple Choice?
Bei Single Choice ist genau eine Antwort richtig. Bei Multiple Choice im engeren Sinn können mehrere Antworten richtig sein. Das macht die Frage schwerer und die Bewertung aufwendiger, weil Teilpunkte geregelt werden müssen.
Darf man „alle genannten“ als Antwort verwenden?
Besser nicht. Wer zwei richtige Optionen erkennt, kann auf „alle genannten“ schließen, ohne die dritte zu kennen. Die Frage misst dann Teilwissen.
Kann eine KI Multiple-Choice-Fragen erstellen?
Ja, als Entwurf. Die Qualität schwankt, deshalb sollte jede Frage fachlich geprüft werden, bevor sie in einer Prüfung zählt. Am verlässlichsten entstehen die Fragen aus den eigenen Kursunterlagen.
Wie bringe ich vorhandene Fragen in Tarsus?
Über den Import als CSV- oder Excel-Datei mit Frage, Antwortoptionen und den richtigen Antworten in der letzten Spalte. Tarsus erzeugt aus jeder Zeile eine Lernkarte, eine Obergrenze für die Anzahl gibt es nicht.
